W trosce o poprawę jakości nauczania i organizacji systemów edukacyjnych na świecie prowadzi się różnorodne programy i badania gromadzące dane na temat umiejętności i wiedzy uczniów. Jednym z nim jest PISA (Programme for International Student Assessment) - program kordynowany przez Organizację Współpracy Gospodarczej i Rozwoju. Jego celem jest uzyskanie porównywalnych danych o umiejętnościach uczniów, którzy ukończyli 15. rok życia.
Badania prowadzone w ramach PISA kładą nacisk na umiejętności kojarzenia i praktycznego wykorzystania wiedzy oraz umiejętności z różnych dziedzin. Badania przeprowadzane są regularnie co trzy lata, a wyróżnia się w nich trzy podstawowe dziedziny: czytanie i interpretacja, matematyka i rozumowanie w naukach przyrodniczych.
W niniejszym raporcie wykorzystamy dane zgromadzone w 2018 roku. Skupimy się na umiejętnościch uczniów w czytaniu i interpretacji oraz matematyce. Przeanalizujemy jak wyniki uczniów przedstawiją się w podziale na płcie i kraje.
Więcej na temat PISA można przeczytać na stronie: www.oecd.org/pisa/
Dane analizowane w raporcie zostały pobrane z poniższej bazy: pisadataexplorer.oecd.org
Wykresy przedstawiają średnie wyniki chłopców i dziewczynek z każdego z 37 państw uzyskane w testach sprawdzających odpowiednio umiejętności czytania i interpretacji oraz umiejętności matematyczne. Wielkość markera jest proporcjonalna do średniego wyniku wszystkich piętnastolatów przebadanych w danym kraju w 2018 roku. Z kolei jego kolor przypisany jest do odpowiadającego mu kontynentu.
fig1 <- plot_ly(data = df,
x = ~Women_in_reading,
y = ~Men_in_reading,
size = ~All_in_reading,
text = ~Country,
type="scatter",
mode="markers",
color = ~Continent,
colors = c("#4daf4a", "#e41a1c", "#377eb8","#ff7f00","#984ea3"),
sizes = c(5, 20),
marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter')) %>%
layout(title = "Umiejętności czytania i interpretacji wg. PISA",
xaxis=list(title="Dziewczynki"),
yaxis=list(title="Chlopcy"))
fig1Można zauważyć, że dziewczynki osągają średnio o 30 punktów lepsze wyniki niż chłopcy w przypadku czytania ze zrozumieniem.
Znacząco niższe wyniki obserwujemy w przypadku uczniów z Kolumbii i Meksyku. Trochę lepiej, ale wciąż negatywnie wyróżniją się w tej dziedzinie Chile, Słowacja i Grecja.
Ciekawa sytuacja ma miejce w przypadku Finlandii, ponieważ jest to kraj, w którym dziewczynki osiągały średnio najwyższe wyniki, ale jednocześnie obserwujemy tam największą dysproporcję między wynikami chłopców (495) i dziewczynek (546).
Najwyższe i najbardziej zbliżone między płcami wyniki uzyskano w Estonii, Kanadzie, Irlandii i Korei.
fig2 <- plot_ly(data = df,
x = ~Women_in_math,
y = ~Men_in_math,
size = ~All_in_math,
text = ~Country,
type="scatter",
mode="markers",
color = ~Continent,
colors = c("#4daf4a", "#e41a1c", "#377eb8","#ff7f00","#984ea3"),
sizes = c(5, 20),
marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter')) %>%
layout(title = "Umiejętności matematyczne wg. PISA",
xaxis=list(title="Dziewczynki"),
yaxis=list(title="Chlopcy"))
fig2W przypadku wyników uczniów z matematyki są one bardzo zbliżone dla obu płci. Nie zachodzą tam zauważalne dysproporcje.
Kolejno najniższe wyniki uzyskały dzieci uczące się w Kolumbii, Maksyku i Chile.
Nie najlepiej w tym rankingu wypadła także Grecja, Turcja i Izrael.
W matematycznym rozumowaniu przodują natomiast kraje azjatyckie - Japonia i Korea, a także Estonia.
Wykresy przedstwiają uśrednione wyniki z matymatyki i czytania ze zrozumieniem osiągane odpowiednio przez chłopców i dziewczynki z różnych krajów. Kolor markera oznacza odpowiedni kontynent.
fig3 <- plot_ly(data = df,
x = ~Women_in_reading,
y = ~Women_in_math,
text = ~Country,
type="scatter",
mode="markers",
color = ~Continent,
colors = c("#4daf4a", "#e41a1c", "#377eb8","#ff7f00","#984ea3"),
marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter', size=10)) %>%
layout(title = "Dziewczynki",
xaxis=list(title="czytanie i interpretacja"),
yaxis=list(title="matematyka"))
fig3Na podstwie wykresu można wynioskować, że dziewczynki osiągają odrobinę lepsze wyniki w czytaniu niż w matematyce.
W krajach azjatyckich (Japoni, Korea) i europejskich (Holandia, Estonie, Poslaka, Szwjcaria, Finlandia) uczącą się najbardziej rozwinięte pod względem matematycznym dziewczynki.
Kraje wypadające najsłabiej w tym przypadku to te same, które zostały wymienione w tej kategorii w poprzednich zestwieniach.
fig4 <- plot_ly(data = df,
x = ~Men_in_reading,
y = ~Men_in_math,
text = ~Country,
type="scatter",
mode="markers",
color = ~Continent,
colors = c("#4daf4a", "#e41a1c", "#377eb8","#ff7f00","#984ea3"),
marker = list(opacity = 0.5, sizemode = 'diameter', size=10)) %>%
layout(title = "Chlopcy",
xaxis=list(title="czytanie i interpretacja"),
yaxis=list(title="matematyka"))
fig4Przyglądając się wynikom chłopców zauważamy, że są one znacznie lepsze jeśli chodzi o umiejętności matematyczne.
Matematycznie uzdolnieni chłopcy uczą się w tych samych krajach co matematycznie uzdolnione dziewczynki oraz w Kanadzie.
Kraje osiągające najniższe wyniki pozostają niezmienne.
Na Słowacji dostrzegamy odbiegającą od normy dysproporcję między kompetencjami matematycznymi (488) a interpretacyjnymi (441) chłopców, z przewagą dla matematyki.
Poniżej zanajduje się interaktywna tabelka zawierająca dane przedstwione wcześniej na wykresach.
df %>%
DT::datatable()Bogate azjatyckie kraje (Japonia i Korea) oraz zamożne pólnocnoeuropejsie państwa (Estonia, Finlandia, Szwajcaria, Holandia, Dania, Polska), a także Kanada mogą pochwalić się wysokimi wynikami w rankingu PISA.
Wyniki dzieci uczących się w Polsce bardzo pozytywnie wyróżniają się na tle światowym. Zarówno w przypadku czytania i interpretacji, jak i matematyki Polska plasuje się w pierwszej piątce najlepszych wyników.
Niski poziom eudkacji odnotowujemy w Kolumbii, Meksyku, Chile, a także Grecji, Turcji i Izraelu.
Dysproporcje między umiejętnościami w obu dziedzinach w podziale na obie płcie są mniej ujednolicone niż różnice odnotowane między płcami w obrębie tej samej dziedziny. Wnioskiem z tej obserwacji może być to, że edukacja w danym kraju utrzymuje się na podbnym poziomie nie zależnie do dziedziny. Jednak na ostateczne wyniki uczniów mają wpływ również ich upodobnia i predyspozycje częściowo związane z płcią.
Kompetencje matematyczne i interpretacyjne dziewczynek utrzymują się na podbnie wysokim poziomie, natomiast u chłopców zachodzi pod tym względem dysproporcja z korzyścią dla umiejętności matematycznych. Powoduje to, że osiągają oni przeciętnie wyższe wyniki w tej dziedzinie niż dziewczynki. Z kolei dziewczynki mają nad nimi przewagę w kwestii czytania i interpretacji tekstów.